实验室新到了GeForce RTX 3060，新环境配置我也试了一次。因为显卡是售后装的，我就不说了。我的系统是win10，想要安装的深度学习框架是PyTorch，电脑上已经装了Anaconda和Python 3.9。接下来的步骤：
安装显卡驱动
到官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/安装显卡驱动，看好型号搜索驱动程序，找了半天没有看到做深度学习应该装哪种，我就装的Game Ready驱动程序。
驱动安装好以后，可以桌面右键查看Nvidia控制面板，或者设备管理器-显示控制器下看到GeForce，刚装好显卡没有在显示控制器下看到是没问题的，因为刚装好的显卡由于驱动程序不正确显示的名字也不对。
安装CUDA
接下来可以打开shell，运行命令nvidia-smi可以看到显卡的情况，这个时候可以看到适配的CUDA版本，据我观察这个版本应该和安装的驱动版本有关，驱动版本越新对应的CUDA版本越新。然后就要去CUDA官网下载对应的CUDA版本。
安装成功后打开shell，执行命令nvcc -V可以看到CUDA版本：
我在安装PyTorch的过程中看到有安装依赖也就是CUDA，这一步是不是可以不做呢？我没试过，我觉得可以试一下。
安装PyTorch
我采用的是conda安装，打开Anaconda Prompt，将官网上的命令粘贴到上面，选择对应的版本：
这一步如果成功，可以试一下执行以下命令，如果正确执行代表安装完毕：
如果不成功，就比较折腾了，第一种报错，就是CondaHTTPError：
网上的各种解决方法都是添加清华源，我试过但是没有用。于是我还是把conda channel调回了默认值：conda config --remove-key channels，可以确认一下是不是default：
接下来，我在这个网页上：https://forum.qiime2.org/t/condahttperror-http-000-connection-failed/3317/3看到一个解决方法，将ssl_verify设为False：conda config --set ssl_verify no。通过这个设置，不再报CondaHTTPError，而是开始报另一种错误（崩溃…）ProxyError：
出现这个问题后，我又找了很多解决方案，感谢这个方法：https://www.bilibili.com/read/cv9012396，设置后立马就成功了。
上面的试错过程我不太清楚哪一步是最关键的一步，就先把过程放到这里，以免遇到相同情况。
另外我在Windows电脑上遇到的以上这些情况也有可能跟VPN有关，建议做这些操作时把VPN关掉，检查一下网络设置是否打开了代理，如果打开了一定要关掉。
安装CuDNN
安装参考：cuda安装教程+cudnn 安装教程
本来我是没有安装CuDNN的，因为在之后运行YOLO时发现有报错：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution。通过check这篇文章我才发现我没安装cuDNN，所以用文字记录这些安装过程是非常重要的。看来cuDNN也是一定要安装的。
查看你的CUDA版本选择对应的cuDNN版本下载，下载需要注册nvidia会员。下载后将解压后的文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录对应文件夹下。